摘要：为了提高传感器制造的工艺水平,批量生产高质量、高可靠性的产品,利用SPC工具对传感器生产过程实施制程管制,监控产品制造工艺, 保证工艺过程稳定受控,促进工艺优化,提高生产线制造水平.
    在传感器的批量生产中,我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化,以判断批量生产的过程状态是否满足要求,但简单的合格率统计情况已不适应于对过程状态和能力变化的有效分析和判定.那么,怎样来保证批量产品的生产状态是否满足我们的生产需要呢?可以利用统计的方法来监控过程的状态,确定生产过程在控制的状态下批量生产,以降低产品品质的变异,从而提升最终产品的质量水平.

SPC在生产中的实施步骤
    实施SPC的过程一般分为两大步骤:首先用SPC工具对过程进行分析,如分析用控制图,根据分析结果采取必要措施,通过消除过程中的系统性因素和减小过程的随机波动以满足过程能力的需求,如使用QSmart SPC软件进行分析.
   第二步则是用控制图对过程进行是常监控,常用的控制图有均值标准差控制图、均值极差控制图和P控制图等.

SPC在传感器生产中的应用
下面以传感器生产应用SPC工具为例,简要论述SPC工具在实际批量生产中的应用方法.具体工作流程示意图如下:

    在SPC应用的流程中,首先要选择所要研究的工序过程,通过过程的选定再确定不同的研究人员,并制定相应的研究计划,包括研究产品的型号、量程、测试的数量和安排时间节点等等.尽量做到计划细致周密.

1.测试数据的收集与分析
    测试数据收集的目的是对研究的过程进行量化分析,在统计过程中,主要有两次数据收集的安排,即 测量系统 判定的数据收集和过程能力判定的数据收集,两次数据收集有逻辑次序,不能颠倒.
    以传感器灵敏度测试工序为例,为了判定灵敏度测试系统的稳定性,分别选择不同的测试系统和测试人员按照方差分析设计实验计划,根据实验计划对所收集的实验数据进行量化分析,从而判定测试系统的稳定性,以排除人员和设备的影响,假设传感器灵敏度输出为3.0±0.003mV/V,采用 QSmart SPC 软件进行分析的结果如下:

    在上图量化分析中,主要判定的有Study Var(%SV)研究变异,Tolerance(SV/Toler)公差分别要小于等30%;
    通过采用QSmart SPC软件进行分析,灵敏度的测试系统是稳定的,满足要求,可以进行下一步的过程能力指数数据收集和分析,根据制定好的研究计划对所收集的数据进行分析,分析结果如下图所示:

    由上图所示,公差中心和测试均值不重合,根据 过程能力指数 CPK的判定原则,CPK=0.44<0.67,所以过程能力严重不足,必须采取紧急措施,提高技术管理能力,可通过个性公差范围,减小数据分布偏移和降低加工质量特性分散程度来提高过程能力.

2.控制图的运用
根据 控制图 使用的目的不同,主要分为分析用控制图和控制图控制图.根据针对不同的研究对象,控制图分为均值标准差控制图、均值-极差控制图和P控制图等.在日常的生产过程中,为了能实时反映生产中的控制状态,采用控制图可以对过程质量特性值达到这一监控目的,可以具体显示产品质量的变化.以下为对传感器灵敏度采用均值标准差控制图对日常监控的示意图:

    此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定,生产过程的数据及时绘制到控制图上,并密切观察控制图中点的波动情况,其可以显示出过程受控或失控,如果发现失控,必须寻找原因并尽快消除其影响.监控可以充分体现出SPC预防控制的作用.
    SPC工具 在传感器的实际应用,对于每个控制项目,都必须经过以上两个阶段,并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程.